Catena di Langhe

LangChain è un framework open-source progettato per semplificare la creazione di applicazioni che utilizzano i Large Language Models (LLM). Fornisce un'interfaccia standard per le "catene", che sono sequenze di chiamate che possono includere prompt di LLM, altre catene o strumenti esterni. L'idea centrale è quella di consentire agli sviluppatori di costruire applicazioni più potenti, consapevoli del contesto e basate sui dati, collegando LLM come GPT-4 a fonti di dati e moduli di calcolo esterni. Questo permette ai modelli di andare oltre le loro conoscenze pre-addestrate e di interagire con il mondo in modo più dinamico. È possibile esplorare ulteriormente le sue capacità attraverso la documentazione ufficiale di LangChain e il repository GitHub di LangChain.

Come funziona LangChain: Catene e agenti

L'architettura modulare di LangChain si basa su due concetti chiave: Catene e Agenti. Questa struttura aiuta a gestire la complessità delle interazioni tra LLM, fonti di dati e altri strumenti.

• Catene: Sono gli elementi fondamentali di LangChain. Una catena rappresenta una sequenza di operazioni, in cui l'output di una fase diventa l'input per la successiva. Una semplice catena può prendere l'input dell'utente, formattarlo usando un modello di prompt e poi inviarlo a un LLM. Catene più complesse possono collegare più LLM o altri strumenti per eseguire operazioni sofisticate, come la sintesi di documenti seguita dall'analisi del sentiment. Il framework facilita la concatenazione dei prompt per questi flussi di lavoro in più fasi.
• Agenti: Gli agenti sono un tipo più avanzato di catena che utilizza un LLM come motore di ragionamento. Un agente può decidere quali strumenti utilizzare e in quale ordine per raggiungere un obiettivo. Ad esempio, alla domanda "Che tempo faceva ieri a Parigi e qual è la capitale della Francia?", un agente potrebbe prima utilizzare uno strumento di ricerca per trovare il tempo e poi accedere alla sua conoscenza interna per rispondere alla seconda parte della domanda. Ciò consente una risoluzione dinamica e flessibile dei problemi, rendendo gli agenti una componente fondamentale dell'IA agenziale.

Applicazioni del mondo reale

LangChain consente di sviluppare un'ampia gamma di sofisticate applicazioni di IA colmando il divario tra gli LLM e i sistemi esterni.

1. Risposta a domande su documenti privati: Uno dei casi d'uso più comuni è la creazione di un sistema in grado di rispondere a domande basate su un insieme specifico di documenti, come la base di conoscenza interna di un'azienda o una raccolta di documenti di ricerca. LangChain implementa questo sistema utilizzando una tecnica chiamata RAG (Retrieval-Augmented Generation). Prima recupera pezzi di testo rilevanti da un database vettoriale e poi fornisce questo contesto a un LLM, che genera una risposta precisa sulla base delle informazioni fornite. In questo modo si supera la limitazione dei dati di addestramento statici di un LLM.
2. Agenti AI autonomi: LangChain viene utilizzato per creare agenti autonomi che possono eseguire compiti interagendo con vari strumenti software e API. Ad esempio, un agente assistente personale potrebbe essere costruito per gestire un calendario, prenotare appuntamenti e inviare e-mail utilizzando strumenti come l'API di Google Calendar e un client di posta. Questi agenti dimostrano una forma di Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI) focalizzata su compiti specifici e delegati.

Catena di Langhe e concetti correlati

È utile distinguere LangChain dai termini correlati nell'ecosistema dell'IA:

• LLM vs. LangChain: Gli LLM (ad esempio, Gemini di Google, Llama di Meta) sono i modelli principali che comprendono e generano il testo. LangChain è un framework che utilizza questi LLM come componenti per costruire applicazioni. Esso orchestra l'interazione tra gli LLM e altri strumenti o fonti di dati.
• Ingegneria dei prompt vs. LangChain: L'ingegneria dei prompt è l'arte di creare input efficaci per gli LLM. LangChain fornisce strumenti come i modelli di prompt per rendere l'ingegnerizzazione dei prompt più sistematica e scalabile all'interno di un'applicazione, ma la sua portata è molto più ampia e comprende la gestione degli stati, l'integrazione degli strumenti e la memoria.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: La libreria Hugging Face Transformers fornisce l'accesso a migliaia di modelli pre-addestrati e a strumenti per la loro messa a punto ed esecuzione. LangChain si integra spesso con i modelli di Hugging Face, ma si concentra sul compito di livello superiore di comporre questi modelli in applicazioni complesse, piuttosto che sull'implementazione del modello stesso.

Rilevanza nella visione artificiale

Sebbene LangChain sia principalmente associata all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la sua capacità di orchestrare diversi strumenti la rende estremamente rilevante per i modelli multimodali che combinano il testo con altri tipi di dati, come le immagini. Nel contesto della computer vision (CV), LangChain può essere utilizzato per creare flussi di lavoro sofisticati.

Ad esempio, un'applicazione potrebbe utilizzare un modello YOLO di Ultralytics per il rilevamento degli oggetti in tempo reale e poi passare le etichette degli oggetti rilevati a un agente LangChain. Questo agente potrebbe quindi utilizzare un LLM per generare una ricca descrizione della scena, eseguire una ricerca semantica di immagini simili o persino attivare un'altra azione basata sull'input visivo. Con la crescente diffusione dei modelli linguistici di visione, framework come LangChain saranno fondamentali per la creazione di applicazioni in grado di vedere e ragionare sul mondo. L'integrazione di modelli di visione addestrati su piattaforme come Ultralytics HUB in queste catene può aprire nuove possibilità in campi che vanno dalla robotica alla sorveglianza intelligente.